札幌 11R 詳細AI予想

本レースの全馬 AI 評価と推奨馬券を掲載します。期待値プラスと判定した馬のみ買い目に含めています。

モデル

11R 札幌競馬場　発走 15:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クファシル	小沢	実67.8	B▽ A▽勝率4% EV+201% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率50%と適性高／直近3走平均13.0着と低調／553日ぶりの実戦）
前5走 02/02 1京都211R 13着/16頭+1.3秒 02/02 1京都211R 13着/16頭+1.3秒 02/02 1京都211R 13着/16頭+1.3秒 02/02 1京都211R 13着/16頭+1.3秒 02/02 1京都211R 13着/16頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 13.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 50% (得意) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 553日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.5% / 期待値 +202% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
2	アスティスプマンテ	舟山	実26.7	B▽ A▽勝率5% EV+21% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（98日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5阪神812R 2着/10頭+0.0秒 10/18 4新潟111R 17着/18頭+1.7秒 09/21 4阪神79R 1着/10頭勝利 08/16 3中京76R 3着/13頭+0.3秒 05/17 2京都77R 11着/13頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 98日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -46% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 3.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.5% / 期待値 +21% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
3	ブラックチャリス	吉田隼	実4.1	B◎ A○勝率10% EV-59% 詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス（直近3走で勝率33%と好調／119日ぶりの実戦）
前5走 11/01 3京都1011R 4着/12頭+0.1秒 07/20 1函館1211R 2着/12頭+0.3秒 06/21 1函館35R 1着/15頭勝利 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 23.4% (オッズ暗示: 24.4%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.9% / 期待値 -60% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
4	ステークホルダー	川又	実209.7	B× A▽勝率4% EV+663% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均15.0着と低調／421日ぶりの実戦）
前5走 06/14 1函館111R 15着/16頭+1.0秒 06/14 1函館111R 15着/16頭+1.0秒 06/14 1函館111R 15着/16頭+1.0秒 06/14 1函館111R 15着/16頭+1.0秒 06/14 1函館111R 15着/16頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 15.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 421日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 3.6% / 期待値 +664% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
5	ダノンマッキンリー	池添	実18.0	B△ A△勝率7% EV+23% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均12.3着と低調／99日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5阪神711R 7着/16頭+0.6秒 09/28 4中山911R 6着/16頭+0.4秒 04/27 シャティン0R 13着/13頭 04/05 メイダン0R 4着/11頭 02/22 1京都711R 4着/18頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 12.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 99日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +37% (妙味あり) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 5.6%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.9% / 期待値 +24% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
6	シンバーシア	古川吉	実37.9	B▽ A▽勝率5% EV+79% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.7着と低調／78日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5中山29R 1着/12頭勝利 10/04 4東京110R 11着/15頭+1.0秒 06/22 3東京610R 4着/16頭+0.2秒 04/27 2東京28R 1着/14頭勝利 02/15 1東京512R 1着/16頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 14.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.0% (オッズ暗示: 2.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.7% / 期待値 +80% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
7	ジョーメッドヴィン	横山琉	実24.8	B▽ A▽勝率6% EV+41% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／105日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5中山211R 9着/16頭+0.9秒 11/09 3福島211R 7着/16頭+0.4秒 10/04 3京都111R 4着/18頭+0.4秒 08/24 2札幌211R 13着/16頭+1.0秒 08/10 1札幌611R 5着/16頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 105日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +9% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 4.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.7% / 期待値 +42% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
8	モズナナスター	古川奈	実23.0	B▽ A▽勝率5% EV+22% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率25%と適性高／前走3着／77日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中京411R 1着/10頭勝利 11/29 4京都710R 7着/12頭+0.3秒 11/09 4京都210R 7着/12頭+0.6秒 08/31 2札幌411R 13着/13頭+1.7秒 07/26 1札幌111R 9着/12頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.7着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 4.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.3% / 期待値 +22% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
9	カンティーユ	横山和	実15.7	B▽ A△勝率7% EV+15% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（119日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1中山611R 4着/16頭+0.3秒 10/27 4新潟811R 13着/17頭+1.2秒 08/11 2札幌211R 3着/16頭+0.2秒 06/22 1函館511R 2着/16頭+0.0秒 12/03 5中山211R 2着/11頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 6.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.4% / 期待値 +16% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
10	ナムラクララ	浜中	実4.0	B○ A×勝率10% EV-59% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均8.7着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 11/30 4京都812R 13着/18頭+0.9秒 10/04 3京都111R 2着/18頭+0.0秒 08/24 2札幌211R 4着/16頭+0.2秒 07/05 1函館711R 1着/14頭勝利 04/13 2阪神611R 13着/18頭+2.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -22% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.5% (オッズ暗示: 25.0%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 10.2% / 期待値 -59% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
11	ダンツエラン	和田陽	実133.7	B× A▽勝率4% EV+386% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.7着と低調／120日ぶりの実戦）
前5走 11/02 3京都1111R 11着/15頭+0.7秒 10/13 3京都511R 7着/18頭+0.3秒 09/14 4阪神411R 17着/17頭+3.2秒 06/22 3阪神611R 8着/14頭+0.6秒 05/31 2京都1111R 6着/16頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 14.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 120日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -76% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 3.6% / 期待値 +387% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
12	サウザンサニー	長浜	実27.2	B▽ A▽勝率5% EV+38% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調／483日ぶりの実戦）
前5走 04/13 3中山611R 8着/14頭+0.7秒 04/13 3中山611R 8着/14頭+0.7秒 04/13 3中山611R 8着/14頭+0.7秒 04/13 3中山611R 8着/14頭+0.7秒 04/13 3中山611R 8着/14頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 483日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.2% (オッズ暗示: 3.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 5.1% / 期待値 +38% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
13	ルシード	北村友	実4.6	B▲ A▲勝率9% EV-57% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／98日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5中山79R 12着/16頭+1.3秒 08/23 2札幌110R 3着/14頭+0.1秒 08/02 1札幌39R 1着/10頭勝利 07/20 1函館127R 6着/12頭+0.5秒 06/28 1函館58R 5着/12頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 98日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 12.9% (オッズ暗示: 21.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 9.2% / 期待値 -57% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
14	マーブルパレス	斎藤	実6.9	B△ A△勝率8% EV-41% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／162日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中山39R 1着/13頭勝利 11/01 3京都1011R 9着/12頭+0.8秒 10/05 3京都24R 1着/12頭勝利 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 162日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 5.5% (オッズ暗示: 14.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.5% / 期待値 -41% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
15	ウインアイオライト	黛	実104.0	B▽ A▽勝率4% EV+328% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/31 2東京1110R 1着/16頭勝利 05/31 2東京1110R 1着/16頭勝利 05/31 2東京1110R 1着/16頭勝利 05/31 2東京1110R 1着/16頭勝利 05/31 2東京1110R 1着/16頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 435日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.1% / 期待値 +328% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
16	ロードフォアエース	岩田康	実16.4	B△ A▽勝率7% EV+10% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／119日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5中山211R 1着/16頭勝利 09/14 4中山411R 4着/16頭+0.9秒 07/06 2小倉411R 9着/18頭+0.6秒 04/13 3中山611R 2着/14頭+0.2秒 03/16 1阪神611R 2着/16頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +24% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.6% (オッズ暗示: 6.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.7% / 期待値 +10% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。

AI評価 🌟◎鉄板本命 ◎本命 ○対抗 ▲注目 △押さえ ▽下位 ×推奨外／ 期待値 100円賭けたときの想定利益率／ オッズ 実=リアル取得済推定=推定オッズ

🎯 AIの本命

AI評価1位Aモデル ○

ブラックチャリス

騎手吉田隼

単勝オッズ

4.1倍

AI期待値

-3%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:×10ナムラクララ

4.0倍

EV -22%

▲A:▲13ルシード

4.6倍

EV -40%

出走馬全16頭

◎A:○3

ブラックチャリス

吉田隼

4.1倍

-3%

›

○A:×10

ナムラクララ

浜中

4.0倍

-22%

›

▲A:▲13

ルシード

北村友

4.6倍

-40%

›

△A:▽16

ロードフォアエース

岩田康

16.4倍

+24%

›

△A:△5

ダノンマッキンリー

池添

18.0倍

+37%

›

△A:△14

マーブルパレス

斎藤

6.9倍

-62%

›

▽A:△9

カンティーユ

横山和

15.7倍

-13%

›

▽A:▽8

モズナナスター

古川奈

23.0倍

+1%

›

▽A:▽7

ジョーメッドヴィン

横山琉

24.8倍

+9%

›

▽A:▽12

サウザンサニー

長浜

27.2倍

-14%

›

▽A:▽2

アスティスプマンテ

舟山

26.7倍

-46%

›

▽A:▽6

シンバーシア

古川吉

37.9倍

-23%

›

▽A:▽1

クファシル

小沢

67.8倍

-42%

›

▽A:▽15

ウインアイオライト

黛

104.0倍

-12%

›

×A:▽11

ダンツエラン

和田陽

133.7倍

-76%

›

×A:▽4

ステークホルダー

川又

209.7倍

-62%

›

💡 各馬をタップでAI評価の根拠を表示。印は推奨モデル (B) 基準、「A:」は A モデルの評価。買い目は期待値プラスのみ推奨。

このレースの推奨馬券　2モデル並走

両モデルとも見送り

11R 札幌競馬場　発走 15:25

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	クファシル	小沢	実67.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場24走で勝率50%と適性高／直近3走平均13.0着と低調／553日ぶりの実戦）
前5走 02/02 1京都211R 13着/16頭+1.3秒 02/02 1京都211R 13着/16頭+1.3秒 02/02 1京都211R 13着/16頭+1.3秒 02/02 1京都211R 13着/16頭+1.3秒 02/02 1京都211R 13着/16頭+1.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 13.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 24走で勝率 50% (得意) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ ローテーション 553日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +201% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
2	アスティスプマンテ	舟山	実26.7	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（98日ぶりの実戦）
前5走 12/28 5阪神812R 2着/10頭+0.0秒 10/18 4新潟111R 17着/18頭+1.7秒 09/21 4阪神79R 1着/10頭勝利 08/16 3中京76R 3着/13頭+0.3秒 05/17 2京都77R 11着/13頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
3	ブラックチャリス	吉田隼	実4.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／119日ぶりの実戦）
前5走 11/01 3京都1011R 4着/12頭+0.1秒 07/20 1函館1211R 2着/12頭+0.3秒 06/21 1函館35R 1着/15頭勝利 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 119日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.9% (オッズ暗示: 24.4%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
4	ステークホルダー	川又	実209.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均15.0着と低調／421日ぶりの実戦）
前5走 06/14 1函館111R 15着/16頭+1.0秒 06/14 1函館111R 15着/16頭+1.0秒 06/14 1函館111R 15着/16頭+1.0秒 06/14 1函館111R 15着/16頭+1.0秒 06/14 1函館111R 15着/16頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 15.0着 (不振) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 421日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +663% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 0.5%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
5	ダノンマッキンリー	池添	実18.0	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均12.3着と低調／99日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5阪神711R 7着/16頭+0.6秒 09/28 4中山911R 6着/16頭+0.4秒 04/27 シャティン0R 13着/13頭 04/05 メイダン0R 4着/11頭 02/22 1京都711R 4着/18頭+0.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 12.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 99日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +23% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.9% (オッズ暗示: 5.6%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
6	シンバーシア	古川吉	実37.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.7着と低調／78日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5中山29R 1着/12頭勝利 10/04 4東京110R 11着/15頭+1.0秒 06/22 3東京610R 4着/16頭+0.2秒 04/27 2東京28R 1着/14頭勝利 02/15 1東京512R 1着/16頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 14.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +79% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.7% (オッズ暗示: 2.6%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
7	ジョーメッドヴィン	横山琉	実24.8	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／105日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5中山211R 9着/16頭+0.9秒 11/09 3福島211R 7着/16頭+0.4秒 10/04 3京都111R 4着/18頭+0.4秒 08/24 2札幌211R 13着/16頭+1.0秒 08/10 1札幌611R 5着/16頭+0.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 105日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +41% (妙味あり) AI 予想勝率 5.7% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
8	モズナナスター	古川奈	実23.0	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率25%と適性高／前走3着／77日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中京411R 1着/10頭勝利 11/29 4京都710R 7着/12頭+0.3秒 11/09 4京都210R 7着/12頭+0.6秒 08/31 2札幌411R 13着/13頭+1.7秒 07/26 1札幌111R 9着/12頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.7着 ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +22% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
9	カンティーユ	横山和	実15.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（119日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1中山611R 4着/16頭+0.3秒 10/27 4新潟811R 13着/17頭+1.2秒 08/11 2札幌211R 3着/16頭+0.2秒 06/22 1函館511R 2着/16頭+0.0秒 12/03 5中山211R 2着/11頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 7.4% (オッズ暗示: 6.4%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
10	ナムラクララ	浜中	実4.0	×詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス（直近3走平均8.7着と低調／84日ぶりの実戦）
前5走 11/30 4京都812R 13着/18頭+0.9秒 10/04 3京都111R 2着/18頭+0.0秒 08/24 2札幌211R 4着/16頭+0.2秒 07/05 1函館711R 1着/14頭勝利 04/13 2阪神611R 13着/18頭+2.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -59% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 10.2% (オッズ暗示: 25.0%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
11	ダンツエラン	和田陽	実133.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均14.7着と低調／120日ぶりの実戦）
前5走 11/02 3京都1111R 11着/15頭+0.7秒 10/13 3京都511R 7着/18頭+0.3秒 09/14 4阪神411R 17着/17頭+3.2秒 06/22 3阪神611R 8着/14頭+0.6秒 05/31 2京都1111R 6着/16頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 14.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 120日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +386% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 0.7%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
12	サウザンサニー	長浜	実27.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場24走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調／483日ぶりの実戦）
前5走 04/13 3中山611R 8着/14頭+0.7秒 04/13 3中山611R 8着/14頭+0.7秒 04/13 3中山611R 8着/14頭+0.7秒 04/13 3中山611R 8着/14頭+0.7秒 04/13 3中山611R 8着/14頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 24走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 483日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +38% (妙味あり) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 3.7%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
13	ルシード	北村友	実4.6	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率67%と好調／前走勝利の勢い／98日ぶりの実戦）
前5走 12/27 5中山79R 12着/16頭+1.3秒 08/23 2札幌110R 3着/14頭+0.1秒 08/02 1札幌39R 1着/10頭勝利 07/20 1函館127R 6着/12頭+0.5秒 06/28 1函館58R 5着/12頭+0.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 98日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -57% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.2% (オッズ暗示: 21.7%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
14	マーブルパレス	斎藤	実6.9	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／162日ぶりの実戦）
前5走 12/13 5中山39R 1着/13頭勝利 11/01 3京都1011R 9着/12頭+0.8秒 10/05 3京都24R 1着/12頭勝利 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 162日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -41% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.5% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
15	ウインアイオライト	黛	実104.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場12走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走で勝率100%と好調／前走勝利の勢い）
前5走 05/31 2東京1110R 1着/16頭勝利 05/31 2東京1110R 1着/16頭勝利 05/31 2東京1110R 1着/16頭勝利 05/31 2東京1110R 1着/16頭勝利 05/31 2東京1110R 1着/16頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 100% (絶好調) × 当競馬場適性 12走で勝率 0% (苦戦) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 435日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +328% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.1% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
16	ロードフォアエース	岩田康	実16.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／119日ぶりの実戦）
前5走 12/07 5中山211R 1着/16頭勝利 09/14 4中山411R 4着/16頭+0.9秒 07/06 2小倉411R 9着/18頭+0.6秒 04/13 3中山611R 2着/14頭+0.2秒 03/16 1阪神611R 2着/16頭+0.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 6.1%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ナムラクララ

騎手浜中

単勝オッズ

4.0倍

AI期待値

-59%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○3ブラックチャリス

4.1倍

EV -59%

▲13ルシード

4.6倍

EV -57%

出走馬全16頭

×10

ナムラクララ

浜中

4.0倍

-59%

›

○3

ブラックチャリス

吉田隼

4.1倍

-59%

›

▲13

ルシード

北村友

4.6倍

-57%

›

△14

マーブルパレス

斎藤

6.9倍

-41%

›

△9

カンティーユ

横山和

15.7倍

+15%

›

△5

ダノンマッキンリー

池添

18.0倍

+23%

›

▽16

ロードフォアエース

岩田康

16.4倍

+10%

›

▽7

ジョーメッドヴィン

横山琉

24.8倍

+41%

›

▽8

モズナナスター

古川奈

23.0倍

+22%

›

▽12

サウザンサニー

長浜

27.2倍

+38%

›

▽6

シンバーシア

古川吉

37.9倍

+79%

›

▽2

アスティスプマンテ

舟山

26.7倍

+21%

›

▽1

クファシル

小沢

67.8倍

+201%

›

▽15

ウインアイオライト

黛

104.0倍

+328%

›

▽11

ダンツエラン

和田陽

133.7倍

+386%

›

▽4

ステークホルダー

川又

209.7倍

+663%

›

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